一、商務(wù)智能概述 與Power BI快速入門
1.數(shù)據(jù)分析與挖掘概念
2.常見的數(shù)據(jù)分析可視化工具（PowerBI、Tableau、FineBI）
3.數(shù)據(jù)分析流程介紹
4.PowerBI 快速入門（工具、視圖、組件）
5.獲取各種數(shù)據(jù)源（TXT、Excel、SQL）
6.通過Power BI定義規(guī)則爬取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)（支持分頁）
7.認識Power Query和M語言
8.數(shù)據(jù)集成（數(shù)據(jù)合并與追加）
9.數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、歸約等操作
二、DAX建模與可視化
1.認識Power Piovt和DAX語言
2.新建表、列與度量值
3.DAX 過濾等高階函數(shù)介紹
4.ALL、ALLSELECTED函數(shù)介紹
5.DAX第三方書寫工具介紹
6.常見圖表的應(yīng)用場景介紹
7.布局、色彩、自定義圖表
8.對比分析圖表介紹 (條形圖、柱狀圖、雷達圖、漏斗圖)
9.結(jié)構(gòu)化分析圖表介紹 (餅圖、環(huán)形圖、瀑布圖、樹狀圖)
10.相關(guān)性分析圖表介紹 (散點圖、折線圖)
11.描述性分析圖表介紹 (直方圖、箱線圖)
三、數(shù)據(jù)分析思維與技巧
1.數(shù)據(jù)分析的目的
2.數(shù)據(jù)分析流程
3.常用的數(shù)據(jù)分析方法
4.圖表的指標與輔助分析
5.圖表數(shù)據(jù)鉆取、過濾與關(guān)聯(lián)
6.趨勢法分析商品月毛利率
7.對比分析美國兩黨競選投票結(jié)果
8.各大品牌銷售額的ABC分析
四、經(jīng)典數(shù)據(jù)分析模型介紹
1.常用的數(shù)據(jù)分析模型與方法介紹
2.AARRR用戶運營分析
3.RFM分析法
4.波士頓矩陣圖
5.轉(zhuǎn)化與留存分析
6.購物籃與商品推薦分析
7.庫存周轉(zhuǎn)與盈虧平衡分析
五、零售業(yè)數(shù)據(jù)分析綜合案例
1.現(xiàn)狀與數(shù)據(jù)分析需求介紹
2.數(shù)據(jù)獲取、清洗、預(yù)處理、建模實現(xiàn)
3.數(shù)據(jù)分析與可視化實現(xiàn)
1)銷售數(shù)據(jù)可視化
2)庫存分析與可視化
3)會員分析與可視化
4)門店分析與可視化
4.儀表盤、布局、主題設(shè)置
5.數(shù)據(jù)的部署與發(fā)布 (Web、移動端)
6.Power BI 調(diào)用Python函數(shù)實現(xiàn)高階功能
六、人力資源數(shù)據(jù)分析綜合案例
1.人員結(jié)構(gòu)與離職率分析
1)搭建人員結(jié)構(gòu)模型
2)計算離職率
3)制作人員結(jié)構(gòu)與離職率報告
2.新員工分析
1)搭建型員工概況模型
2)設(shè)置員工工號切片器
3)可視化人員范圍
3.考勤分析
1)計算每天每個員工上班小時數(shù)
2)根據(jù)日期分類判斷考勤狀態(tài)
3)計算每個員工應(yīng)出勤天數(shù)
4)制作全勤分析可視化報告
5)工作時長分析
課程周期：
18小時（45分鐘/課時）